## ANALISIS PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS PADA RUMAH SAKIT ALOEI SABOE KOTA GORONTALO
Olha Musa 1 dan Alang 2
1 0lh4mu54@gmail.com, 2 virus.stimik@gmail.com
12 STMIK Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Penyakit paru-paru pada manusia adalah salah satu penyakit yang banyak terjadi pada saat sekarang  ini.  Adapun  beberapa  jenis  penyakit  paru-paru  diantaranya  Turberkulosisi  (TBC),  Asma, Bronkhitis, pneumonia, Emfisema dan kanker paru-paru. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah K-Nearest  Neighbor yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  cocok  digunakan  dalam pengklasifikasian  penyakit  paru-paru.  Kelebihan  KNN  memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu  bahwa tangguh  terhadap  training  data  yang  noisy  dan  efektif  apabila  data  latih  nya  besar.  Solusi  pada permasalahan penyakit paru-paru yaitu dapat suatu analisis yang terkomputerisasi dan diiringi dengan perkembangan  teknologi  informasi  supaya  proses  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  mudah, efektif  dan  efisien.  Tujuannya  diharapkan  metode  KNN  menghasilkan  dugaan  atau  hasil  diagnosa yang  sama  dengan  diagnosa  yang  dilakukan  oleh  seorang  ahli  pada  rumah  sakit  aloei  saboe  kota gorontalo.
Kata kunci : Penyakit paru-paru, K-NN, Analisis Paru-paru

## 1.  Pendahuluan
Penyakit paru-paru pada manusia adalah salah satu penyakit yang banyak terjadi pada saat sekarang ini. Hal ini dikarenakan pola gaya hidup masyarakat saat ini yang cenderung sibuk dengan padatnya jadwal maupun tingkat mobilitas yang tinggi, dapat mempengaruhi kesehatan [1].
Paru-paru sebagai pompa satu-satunya untuk sistem pernapasan adalah organ yang sangat penting  bagi  berlangsungnya  kehidupan.  Sebagai  bagian  dari  organ  penting,  paru-paru  termasuk organ  yang  berukuran  yang  cukup  besar  dan  hampir  memenuhi  rongga  dada  kita.  Banyak  orang menggunakan  paru-paru  dan  sistem  saluran  pernapasannya  bukan  untuk  mengisap  oksigen  dari udara  bersih,  melainkan  mengisap  asap  hasil  pembakaran  tembakau,  cengkeh,  dan  bahan-bahan psikotropika berbahaya lainnya yang tidak perlu disangkal lagi merupakan racun yang merusak paru- paru  [2].
Algoritma Nearest Neighbor Retrieval (knearest neighbor atau K-NN) adalah sebuah algoritma untuk  melakukan  klasifikas  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling dekat  dengan  objek  tersebut.  Kasus  khusus  di  mana  klasifikasi  diprediksikan  berdasarkan  data pembelajaran  yang  paling  dekat  (dengan  kata  lain,  k  =  1)  disebut  algoritma  nearest  neighbor. Algoritma Nearest Neighbor berdasarkan pada proses pembelajaran menggunakan analogi / learning by analogi. Training sampelnya dideskripsikan dalam bentuk atribut numerik n-dimensi. Tiap sampel mewakili  sebuah  titik  pada  ruang  ndimensi. Dengan  cara  ini,  semua  training  sampel  disimpan  pada pola ruang n-dimensi. Ketika diberikan “unknown” sampel, knearest neighbor classifier mencari pola ruang K training sampel yang paling dekat “unknown” sampel tersebut. K training sampel ini adalah k nearest neighbor dari unknown sampel. Unknown sampel ditetapkan dengan class yang paling umum diantara k nearest neighborsnya. Ketika k = 1, unknown sampel ditetapkan dengan class dari training sampel yang paling dekat dengan pola ruangnya [4].
Sedangkan  kelemahan  dari  K-NN  adalah  K-NN  perlu  menentukan  nilai  dari  parameter  K (jumlah dari tetangga terdekat)  dan pembelajaran berdasarkan jarak tidak jelas mengenai jenis jarak apa  yang  harus  digunakan  dan  atribut  mana  yang  harus  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  yang terbaik.
Solusi  pada  permasalahan  penyakit  paru-paru  yaitu  mendapatkan  suatu  analisis  yang terkomputerisasi dan diiringi dengan perkembangan teknologi informasi supaya proses pengambilan keputusan menjadi lebih mudah, efektif dan efisien.

## 2. Metode
Metode  pada  penelitian  analisis  penyakit  paru-paru  menggunakan  algoritma  k-nearest neighbors(K-NN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut. K-Nearest  Neighbor berdasarkan konsep ‘learning  by  analogy’ .  Data  learning  dideskripsikan  dengan  atribut  numerik  n-dimensi.  Tiap data  learning  merepresentasikan  sebuah  titik,  yang  ditandai  dengan  c,  dalam  ruang  n-dimensi.  Jika sebuah data query yang labelnya tidak diketahui diinputkan, maka K-Nearest Neighbor akan mencari k  buah  data  learning  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  data  query  dalam  ruang  n-dimensi.  Jarak antara  data  query  dengan  data  learning  dihitung  dengan  cara  mengukur  jarak  antara  titik  yang merepresentasikan  data  query  dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan  data  learning  dengan rumus Euclidean Distance.
Nilai k yang bagus dapat dipilih dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation. Kasus khusus di mana klasifikasi diprediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan kata lain, k = 1) disebut algoritma nearest neighbor . Ketepatan algoritma K-NN ini  sangat  dipengaruhi  oleh  ada  atau  tidaknya  fitur-fitur  yang  tidak  relevan,  atau  jika  bobot  fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi. Riset terhadap algoritma ini sebagian besar  membahas  bagaimana  memilih  dan  memberi  bobot  terhadap  fitur,  agar  performaklasifikasi menjadi lebih baik [3].

## 2.1 Kerangka Pikir
Gambar 1. Kerangka Pikir

## 2.2 Metodologi
Penelitian  Analisis  Penyakit  Paru-Paru  Pada  Rumah  Sakit  Aloei  Saboe  Kota  Gorontalo terdapat langkah-langkah penelitian yang mengacu pada metodologi Algoritma K-Nearest Neighbors . Langkah  analisis penyakit paru-paru dapat dilihat pada prosedur penelitian terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Prosedur penelitian  Analisis Penyakit Paru-Paru dengan Metode K-Nearest Neighbors
3 Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil Luaran yang Dicapai
Hasil dari penelitian ini memperoleh dataset penyakit paru-paru. Dataset seperti berikut :
Identifikasi Masalah Variabel yang Dipilih Proses Analisis Data Analisis dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbors Pengumpulan Data

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
Gambar 3. Dataset Penyakit Paru-Paru

## 3.2 Rancangan Model Analisis
Hasil dari penelitian ini berupa model yang digunakan untuk menganalisis serta memprediksi penyakit paru-paru. Penggambaran model seperti berikut :
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
Gambar 4. Desain Model
Gambar 5. Desain Model

## 3.3 Hasil Analisis Prediksi
Adapun hasil prediksi dari model yang telah dirancangan adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Analisis Prediksi Berupa Akurasi
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
Gambar 6. Hasil Analisis Prediksi Berupa Presisi

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Proses  analisa  penyakit  paru-paru  menggunakan  algoritma  K-Nearest  neighbor  ,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1.  Hasil  prediksi  yang  dilakukan  oleh  algoritma  K-Nearest  Neigbor  menghasilkan  akurasi  yang cukup tinggi mencapai 91.90% dengan demikian mampu mendeteksi penyakit penyakit paru- paru secara akurat.
2.  Berdasarkan  dari nilai presisi yang mencapai 86.67%, algoritma K-Nearest Neighbor mampu mendeteksi penyakit paru-paru dengan tepat.

## 4.1 Saran
Diharapkan  penelitian  selanjutkan  menggunakan  algoritma  lain  untuk  meningkatkan  akurasi dalam  hal  prediksi  penyakit  paru-paru  sehingga  nantinya  mampu  untuk  dijadikan  acuan  untuk menciptakan sebuah sistem pakar yang tepat dan akurat.

## Daftar Pustaka
[1]  Anies, 2005, Pencegahan Dini Gangguan Kesehatan, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta [2]  Juanda, 2006, Torch Akibat Dan Solusinya, PT. Wangsa Jatra Lestari, Solo [3]  Kusrini, 2008, Konsep dan Aplikasi Sistem Pakar, Andi, Yogyakarta.
[4]  Novita  Mariana  dkk,  2015,  Penerapan  Algoritma  K-NN  (Nearest  Neighbor)  Untuk  Deteksi Penyakit  (Kanker  Serviks),  Jurnal  Dinamika  Informatika – Vol.7  No.  1,  Maret  2015  ISSN: 2085-3343